| 孙惠娟,林海峰,向胜华,殷国富,方辉.基于热态信息挖掘的机床主轴系统热误差建模方法研究[J].高技术通讯(中文),2012,22(8):881~887 |
| 基于热态信息挖掘的机床主轴系统热误差建模方法研究 |
| A thermal error modeling method for the spindle system of the machine tools based on thermal information mining |
| 修订日期：2011-08-22 |
| DOI： |
| 中文关键词: 数控（NC）机床， 热误差， 数据挖掘， 建模， 主轴 |
| 英文关键词: numerical control (NC) machine tool， thermal error， data mining， modeling， spindle |
| 基金项目:国家自然科学基金（51175356），国家科技重大专项（2010ZX04015 011）和四川省科技支撑计划（2011GZ0075）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 孙惠娟 | 四川大学制造科学与工程学院 | | 林海峰 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | | 向胜华 | 成都飞机工业（集团）有限责任公司 | | 殷国富 | 四川大学制造科学与工程学院 | | 方辉 | 四川大学制造科学与工程学院 |
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| 中文摘要: |
| 针对数控机床热误差建模问题，通过对精密卧式加工中心主轴系统热变形数据特征进行分析，提出了一种利用均值理论进行数据分类、利用粗糙集理论进行数据挖掘和利用线性回归分析构建误差模型的机床热误差建模方法。该方法首先进行机床主轴的热误差实验，利用传感器同时检测机床主轴所选各检测点的温升和主轴轴端的热变形，然后利用均值理论和粗糙集理论对获得的数据进行分类和数据挖掘精简，最后通过线性回归分析进行热误差建模。为了评价所建模型的有效性，将所建模型与BP神经网络模型进行了对比，结果表明这种基于热态信息挖掘的热误差建模方法在机 |
| 英文摘要: |
| Aiming at the thermal error modeling of computerised numerical control (CNC) machine tools, a new modeling method, characterized by classifying data using the K means theory, mining data using the rough set theory, and establishing an error model with the linear regression analysis technique, is proposed by analyzing the characteristics of the thermal deformation data of a high accuracy horizontal machining center spindle system. The method consists of three steps: Firstly, the temperature ascent at the selected check points and the thermal deformation at the spindle nose are measured with sensors through the thermal error experiment on a machine tool spindle system; then, the obtained data is classified by the K means method, mined and reduced by the rough set method; and finally, a thermal error model is established by means of linear regression analysis. To evaluate the performance of the proposed method, a back propagation (BP) neural network is introduced for comparison. The experimental results reveal that the proposed thermal error modeling method based on thermal information mining is highly accurate and effective in predicting the thermal behavior of a spindle of machine tools. |
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